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基于双谱-谱图特征和深度卷积神经网络的HRRP目标识别方法
被引量：
10
1
作者
卢旺
张雅声
+1 位作者
徐灿
林财永
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第8期1703-1709,共7页
针对雷达高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)目标识别中有效表示和特征提取这一关键问题,提出了基于双谱-谱图特征和深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)的识别方法。首先,提取HRRP的双谱-谱图特征...
针对雷达高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)目标识别中有效表示和特征提取这一关键问题,提出了基于双谱-谱图特征和深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)的识别方法。首先,提取HRRP的双谱-谱图特征表示作为CNN的输入。然后,通过网络训练提取出深层本质特征,实现对雷达目标的识别。最后,对不同特征表示的识别结果进行对比。采用卫星目标实测数据进行实验,结果表明,该方法可以准确有效地识别雷达目标,而且与其他常用特征表示相比,双谱-谱图特征表示具有更好的识别准确率和噪声鲁棒性。
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关键词
雷达自动目标识别
高分辨距离像
双
谱
-
谱
图
特征
深度卷积神经网络
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职称材料
题名
基于双谱-谱图特征和深度卷积神经网络的HRRP目标识别方法
被引量：
10
1
作者
卢旺
张雅声
徐灿
林财永
机构
航天工程大学宇航科学与技术系
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第8期1703-1709,共7页
基金
国家自然科学基金(61304228)资助课题。
文摘
针对雷达高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)目标识别中有效表示和特征提取这一关键问题,提出了基于双谱-谱图特征和深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)的识别方法。首先,提取HRRP的双谱-谱图特征表示作为CNN的输入。然后,通过网络训练提取出深层本质特征,实现对雷达目标的识别。最后,对不同特征表示的识别结果进行对比。采用卫星目标实测数据进行实验,结果表明,该方法可以准确有效地识别雷达目标,而且与其他常用特征表示相比,双谱-谱图特征表示具有更好的识别准确率和噪声鲁棒性。
关键词
雷达自动目标识别
高分辨距离像
双
谱
-
谱
图
特征
深度卷积神经网络
Keywords
radar automatic target recognition(RATR)
high resolution range profile(HRRP)
bispectrum-spectrogram feature
deep convolution neural network(DCNN)
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双谱-谱图特征和深度卷积神经网络的HRRP目标识别方法
卢旺
张雅声
徐灿
林财永
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2020
10
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